和AI 共创越多，我越觉得有编程思维和没有编程思维的人的差距只会越来越大！
我自己在不懂 AI 编程的时候，很难想象直接用AI编程做视频。我这个用AI编程做的视频已经4W+播放了。
更不会去想着打通各个系统之间的连接，比如我打通了get笔记，让孩子的学习区更了解他。 用Trae打通Get笔记知识库后，真正的自主学习系统才算是搭建好了！。
再比如，我有很多图片，我懒得整理，我也是用的AI编程帮我去搞定。
但我依旧不会写一行代码，我依旧不会编程，我只是多了一点点编程思维，于是我就知道如何调度 AI 来解决了。
反过来，如果我根本不知道 AI 编程在编个啥，我甚至连需求都提不出来。
PS：如果只想看AI 如何赋能孩子学习编程，直接看最后～
1
AI时代，编程思维依旧是核心竞争力
很有意思的是，我社群里有不懂技术的父母，有AI玩家，也有技术大牛，我发现，这些懂技术的人，总会把我的给他们的skill 玩出个花样。
那些经常说，人人都会AI coding了，写代码不值钱了，我不认同，我认为编程思维的价值还会更高。就像乔布斯当年说的：
"每个人都应该学编程，因为它教你如何思考。"
这是他1995年接受采访时说的，至今是全球引用率最高的编程教育金句。
你可能会反驳说，那都是AI 前的时代了。但现在不管是吴恩达还是山姆奥特曼也都支持这个观点，吴恩达说：
"就像100年前不识字是重大劣势，未来不懂AI和编程思维，会是同样的处境。"
米切尔·雷斯尼克（Mitchel Resnick），是MIT 教授，也是Scratch 编程语言创始人，他认为：
"学习编程的过程，实际上是在培养孩子理解事物、分析事物、解决事物的逻辑思维能力"
所以，总有人问我孩子到底要不要学习编程，我现在可以非常笃定的说，有条件的话，应该好好学习一下编程。
不仅仅是因为编程机会更多，是编程这件事本身就是最好的学习载体。
2
编程是我见过最好的思维训练载体
编程是我认为最好的，也是最能提升孩子学习能力和分析问题能力的载体。
首先，写代码是个“非黑即白”的过程。代码不对，程序就跑不起来。这种实时反馈会逼着孩子去思考和分析：到底哪里出错了？
教育学家John Hattie做过一项覆盖数百万学生的超大规模研究：
发现即时反馈是所有教学手段里对学习效果影响最大的因素之一，比一对一补课、比缩小班级规模，效果都更显著。
编程天然就具备这个特质：你写对了，它就跑，你写错了，它就报错。没有模糊地带。
在这个过程中，孩子会经历：发现Bug → 分析Bug → 尝试解决 → 成功运行
这个循环，不只是在学编程。
斯坦福心理学教授Carol Dweck-《终身成长》的作者，她研究了数十年儿童的学习模式，发现：
在困难中挣扎、然后突破的经历，是培养韧性最有效的方式。她把这个叫做"成长型思维"——相信能力可以通过努力改变。
而编程，天然就是一个"挣扎→突破"的循环训练器。
其次，编程还能锻炼孩子的阅读能力。而且是阅读高质量的、有难度的技术说明书。
UCLA认知心理学家Robert Bjork的研究告诉我们：
学习过程中适度的"摩擦"和困难，反而会加深记忆，提升理解深度。他把这个叫做"合意困难"（Desirable Difficulties）
太容易的东西，大脑不会认真处理；有难度的输入，才会让大脑真正运转起来。读技术文档，就是这种「有摩擦」的阅读。
最重要的是什么？
是一旦孩子享受到了学会了、做出来了的成就感，他就不再能接受那种只是玩一玩、不动脑的游戏了，他的自驱力也就长出来了。
心理学家Csikszentmihalyi研究"心流"状态几十年，发现一个规律：
人一旦体验过全神贯注、全力以赴之后的满足感，对于被动娱乐的耐受度就会降低。 因为大脑知道更好的感觉是什么。
说到这里，你可能会问，那我不懂编程，我要给孩子去找老师么？
我这么说吧，真正会编程的人不在编程机构，如果找不到好老师，还不如让 AI 来教。
好消息是，我在家里实践下来，编程最好的老师是 AI，任何一个AI都行。
3
AI 赋能孩子学习最好的场景，也是编程
比如我们家孩子，学编程一直是 自学+AI。最开始是打开豆包的桌面版，和他一起编程。
比如Scrach就是年暑假让豆包教他玩的，但现在不满足于Scracth了，想要学一下python，但学习python对孩子来说上手困难，于是我也给孩子用AI 搭建过Python入门学习网站。
但还是不够，毕竟我不是专业的，也不能时刻陪着他。
现在他已经学会找GPT求助了，他是在Edublocks进行编程学习，这个好处是，可以把积木转化为Python代码，适合过渡。详情查看这篇文章
但是，他遇到了难题，不像Scratch那么方便用按键，定义不了按键的变量，于是他求助GPT,这是他的聊天界面。
看完他的提问后，我很惊喜，他说：
我现在想用EduBlocks做一个用键盘按下P键,它就给我打印Hello World的。请搜查EduBlocks在Python3里面怎么编,画一个图给我,不要用真正的代码形式来做,要用图形化编程来告诉我。
这个提问可以拆成5层来分析，每一层都是和AI 进行交互的样板。
第一层：指定了工具和环境
"我现在想用 EduBlocks……在 Python 3 里面"
很多人问AI的时候忘了说自己用的是什么工具。AI不知道你的环境，就只能给通用答案，结果往往答非所问。
第二层：目标极其具体
"用键盘按下 P 键，它就给我打印 Hello World"
不是"教我编程"，不是"我想学按键事件"，是一个具体的、可验证的结果。
第三层：提前预判了自己的障碍
"不要用真正的代码形式来做"
他知道如果GPT直接给代码，他还要自己"翻译"，看不懂，也记不住。所以他提前排除了对自己没用的答案格式。这叫元认知：知道自己的局限，并在提问前就处理掉它。
第四层：否定约束 + 正向说明，双重锁定
"不要用真正的代码形式" + "要用图形化编程来告诉我"
先说不要什么，再说要什么，两个方向同时约束，AI的回答空间被精准框定。
第五层：要求可视化输出
"画一个图给我"
他知道自己看图比文字更容易理解。这是对自己学习方式的清醒认知，并且把这个认知转化成了对AI的具体要求。
不仅如此，还要验证和反馈AI的答案。
遇到不懂的时候，让AI 用他听得懂的语言描述出来。
在和AI 多轮交互后，他不仅实现了工功能，还学会了自定义变量、学到了什么是函数、还学会了一些不常用的英文。
孩子这半年的编程学习，让我确定，AI 辅助学习编程是可行的。关键是父母教会孩子如何提问和思考。
你可能会问：提问是我教他的吗？一方面，确实是潜移默化，你怎么思考问题，孩子就怎么学着思考问题。
但更重要的是另一件事，那个好的提问，是他踩坑之后自己摸索出来的
因为他发现，如果不把环境说清楚、不限定输出格式，AI给的答案根本用不上。他吃过亏，所以他学会了怎么问。
这就是我说的：AI是最好的老师。不是因为它总是对的，恰恰是因为它会犯错，而且会立刻让你知道它犯错了。
不过，孩子是AI原住民，他们不需要被教"如何使用AI"，他们需要的，是一个真实的问题，和足够的空间去试错。
剩下的，他们自己会找到路。
说到底，最该学习的是还是父母～父母如果不懂，就没办法给他们创造那个空间，也没办法在关键时刻给问出一个好问题。
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